Nam-nam! Pølser til hverdags og fest! Nå også vesentlig for forskning på helt andre områder.
STATISTIKKFEST: Komitéleder Tormod Næs (t.v.) gleder seg til sensometrikonferansen åpner 2. august. Her sammen med Oliver Tomic, Asgeir J. Nilsen, Per Lea, Margrethe Hersleth og Ragnhild Norang, alle fra Matforsk. (Bilde: Marit Haugdahl)
Festlig med pølser.

Fra pølser til Hi-Fi

  • naturvitenskap

Senometri er koplingen mellom sensorikk og statistikk, og verdens ledende forskere og brukere av fagfeltet kommer til Matforsk 2.-4. august.

Det norske forskningsinstituttet er vert for den åttende verdenskonferansen for senometri.

Men norsk industri uteblir.

– Det er foreløpig få i norsk industri som har kompetanse på sensometri, forteller konferanseleder Tormod Næs, forskningssjef på Matforsk.

Sensorikk+metode = sensometri

Sensometri er et ungt fagområde som er utviklet siden 1980-tallet, og som har fått stadig større betydning i takt med økende konkurranse i markedet og strengere krav til å kunne dokumentere kvalitet på matvarer.

Sensometri omfatter både analyse- og måleverktøy for å dokumentere kvalitet når det gjelder smak, lukt, tekstur og farge. Ja, også lyd kan i visse tilfeller være en viktig kvalitet, som for eksempel for flatbrød og knekkebrød.

– Matforsk har spisskompetanse innen hvert enkelt av områdene, samtidig som vi er gode på relasjonen mellom dem, forklarer Næs.

Ved å bruke statistiske metoder til å analysere dataene fra sensoriske tester har man mulighet til å nyttiggjøre seg resultatene på en helt ny måte.

– Denne kunnskapen er svært viktig og åpner for nye muligheter både innenfor produktutvikling og kvalitetskontroll, sier Næs.

Norsk ekspertise synliggjøres

– For Matforsk er konferansen en god anledning til å synliggjøre hva vi gjør på dette feltet.

Blant annet har Matforsk-miljøet stått sentralt i utviklingen av et analyseverktøy knyttet til multivariabel analyse, som er blitt lagt merke til innen fagmiljøet.

- Det er matematiske programmer som for eksempel store industribedrifter kan benytte for å bearbeide store mengder med helt ulike data om et næringsmiddel, og som kan gi en grundig dokumentasjon av kvalitet når det gjelder et stort antall egenskaper, sier Tormod Næs.